数据建模操作岗】相关知识点学习与整理简章-1.数据建模基本概念

1.1 数据建模概述

• 定义：数据建模是将现实业务问题转化为数据结构或模型，便于存储、管理和分析。常用方法包括实体-关系模型（ER模型）和维度建模（如星型模型、雪花模型）。
• 目标：优化数据存储和查询，支持业务运作与决策分析。

ER模型：

• 核心概念：以实体及其关系为核心，表示业务场景的主要元素和它们的相互作用。
• 示例：电商系统中，用户、订单、商品是实体；用户和订单之间是一对多关系，订单和商品之间是多对多关系，通过中间表（订单详情）管理。

维度建模：

• 核心概念：以分析为目的，通过事实表（存储业务事件）和维度表（存储描述性信息）设计数据模型。
• 示例：电商数据分析中，订单事实表记录交易信息，维度表包括用户、商品、时间等维度，构成星型模型。

1.2 数据模型的类型

数据模型通常分为三类：概念数据模型、逻辑数据模型和物理数据模型，它们逐步细化和实现业务需求。

• 概念模型：描述主要实体及其关系，不涉及具体细节。
• 逻辑模型：更详细，定义实体的属性和外键关系，不考虑数据库实现。
• 物理模型：最具体的层次，定义表结构、字段类型、索引等存储细节。

示例：在图书管理系统中，概念模型表示会员、图书、借阅记录的关系；逻辑模型细化到每个表的字段；物理模型则定义SQL表结构及存储优化策略。

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